Allikate otsimist alusta enda teemaga seotud märksõnade väljamõtlemisest. Märksõna on sõna või väljend, mis otsitavaga seostub ning mida saad otsingul kasutada. Märksõnade leidmisel võib abi olla ka märksõnastikust EMS. Näiteks kui kirjutada uurimus Paide Linnameeskonna võimalustest kogukonda siduda ja tugevdada, seostuvad teemaga märksõnad sport, jalgpall, kogukond, spordi funktsioonid, fänkond, toetajad, aga ka sotsiaalsus, (kogukonna) kaasatus, (regionaalne, sotsiaalne) identiteet, maine. Edasi aitavad ka mängijate ja treenerite nimed.
Pane kõik meenuvad märksõnad kirja (nt paberile või Exceli tabelisse), et näha nende võimalikke kombinatsioone. Soovituslik on samad märksõnad ka mõnda võõrkeelde tõlkida, et laiendada otsinguhaaret. Otsingut tehes pane tähele, missuguseid märksõnu on allikates (lisaks) kasutatud ja täienda oma nimekirja. Näiteks, kui esimeste märksõnadega leitud allikates oli esil see, et meeskonna liikmed on kohalikele eeskujuks ka muude spordialade harrastajatena, võid lisada nimistusse ja otsingusse võtmesõna tervisesport.
Märksõnu ja nende kombinatsioone saad kasutada nii veebiallikate leidmisel kui ka nt ESTERi lehe kaudu raamatukogudest sobivate teoste otsimisel (vt allpool “Liitotsingu kasutamise näpunäited”). Allikate digi- ja trükiversioonidega töötamine võib töö käigus kombineeruda ja vahelduda, sest mõnda paberkujul allikat ei leidu veebis ja vastupidi. Mõlemal juhul on oluline, et hakkaksid otsinguga üheaegselt oma tegevust dokumenteerima – märgi endale samasse märksõnade tabelisse või tekstifaili üles, milliseid andmebaase oled kasutanud, mis märksõnu proovinud, missuguseid allikaid leidnud, mis kuupäeval (ja aastal) otsingu teinud. Nõnda väldid enda kordamist ja tühja töö tegemist ning sellest dokumendist saab omakorda välja kasvada lugemispäevik (vt lähemalt peatükist Allikate lugemine), kus kirjutad, mis allikaid oled lugenud, missugust infot neist saanud ja mis mõtted on tekkinud. Kui sul on aga juba olemas mõni oma teemaga haakuv allikas, nt artikkel või varasem teemakohane uurimistöö, siis alusta allikaotsinguid selle töö kasutatud allikate nimekirjast ehk bibliograafiast. Sealt leiad autorite, artiklite ja väljaannete vihjeid, mida edasi uurida. Head lähtekohad on ka süstemaatilised kirjandusülevaated (ingl systematic literature review), milles autorid analüüsivad kindlatele kriteeriumitele vastavaid ilmunud uurimusi. Teemakohaste allikate esmaseid soovitusi võid küsida ka õppejõult, kes tunneb oma ala olulisi autoreid ja teoseid. Põhiallikatega on hea tutvuda, sest tihti on need mõtted teemavaldkonnale aluse pannud, isegi kui hiljem on neid edasi arendatud või neile hoopis vastu vaieldud.
Allikate otsimine veebis: ESTER ja andmebaasid
Allikate otsinguid veebis on soovituslik alustada kas ESTERist või teadusajakirju, raamatuid jms koondavatest andmebaasidest. ESTER on e-kataloog, mis koondab Eesti suuremate raamatukogude (sh eri kõrgkoolide ja institutsioonide raamatukogud) andmeid. ESTERiga on seotud ka artiklite andmebaas ISE ja digitaalarhiivi keskkond DIGAR.
Andmebaasid jagunevad sisu järgi faktipõhisteks ja tekstipõhisteks. Kõige laiema kasutusalaga on tekstipõhised veebiandmebaasid, mis on kas valdkonnakesksed või üldised, sisaldades materjale eri teadusvaldkondadest (vt altpoolt andmebaaside näiteid). Eri andmebaase leiad näiteks ülikooli raamatukogu andmebaaside lehelt (nt Tartu Ülikoolis utlib.ut.ee/andmebaasid), kus saad tulemusi oma valdkonna järgi filtreerida. Andmebaaside lehel ülikooli kasutajatunnusega sisse logides pääsed ligi paljudele artiklitele ja e-raamatutele.
Andmebaasides, aga ka internetis üldisemalt otsingute tegemisel tuleb olla tähelepanelik, sest tuhandete vastete ja segavate faktorite tõttu võid hõlpsasti rajalt eksida.
Kõrvalekaldumise vältimiseks pea silmas järgmist:
Otsi eesmärgipäraselt: enne otsingut mõtle läbi, mis on sinu otsingufookus (nt keskendud otsingutes sellele, mis on spordi ja sportimise funktsioonid).
Vaata maksimaalselt esimest 50 vastet tuhandetest: kui need ei anna soovitud tulemust, siis täpsusta otsingut või proovi teist otsingumootorit.
Ära kuluta esmasele otsingule üle 10 minuti: kui tulemused pole sisukad, vaheta andmebaasi/otsingumootorit või proovi teisi märksõnade kombinatsioone.
Enne lingile klõpsamist proovi aimata, kas allikas võiks sulle kasulik olla, ehk ära klõpsa automaatselt kõikidele linkidele (nt vaata allika pealkirja, autorit, avaldamiskohta; loe lähemalt Allikate sõelumine: usaldusväärsuse hindamine).
Kui märkad otsinguid tehes, et sul puudub ligipääas huvipakkuvatele allikatele, siis pöördu julgelt õppejõu poole. Kui allikat internetist ei leia ja seda pole sinu lähemates raamatukogudes, saad kasutada nt raamatukogudevahelist laenutust (RVL) (loe lähemalt). Võid proovida küsida abi mõnelt tuttavalt, kes õpib teises ülikoolis – ehk on see allikas talle kättesaadav.
Vastavalt allikate kättesaadavusele ja oma eelistustele otsusta, kas soovid allikatega tutvuda ja nende sobivust hinnata veebis või raamatukogus/arhiivis kohapeal.
Üldised andmebaasid sisaldavad eri tüüpi allikaid, näiteks teadusartikleid, lõputöid, ülevaateartikleid (ingl k review articles), õpikuid, raamatuid, teadusajakirju ja palju muud. Sellised andmebaasid on näiteks ingliskeelsed ScienceDirect, JSTOR, EBSCOhost, OAIster ja OECD iLibrary ning eestikeelsed DSpace, DataDOI, Etera ja TalTechi digikogu. Andmebaasideüleseks otsinguks on levinud Google Scholar.
Andmebaasid, mis sisaldavad üksnes õpikuid (sh vabavaralisi), õpikupeatükke, raamatuid ja ajakirju on näiteks Cambridge Core, emerald insight, Oxford Academic, ScienceOpen, SpringerLink, Taylor & Francis Online, Wiley Online Library.
Mõned andmebaasid on küll valdkonnaülesed, kuid sisaldavad spetsiifilisemaid allikaid, näiteks teadusajakirju (nt DOAJ – directory of open access journals, SAGE journals, Annual Reviews), raamatuid ja õpikuid (näiteks DOAB – directory of open access books, Ebook Central, Open Textbook Library, Taylor & Francis Books). Veel on võimalik leida õppematerjale (näiteks Merlot), viitematerjale (Oxford Reference), abstrakte ja tsitaate (Scopus).
Valdkondlike allikate leidmisel on abiks teemakataloogid. Need koondavad ühe teema (nt arhitektuur, ökoloogia, ärindus) alla selleteemalised ajakirjad jt väljaanded (vt nt www.jstor.org/subjects).
Lisaks tavalisele andmeotsingule on andmebaasidel ja veebilehitsejatel olemas ka liitotsing (Advanced Search), mis võimaldab otsingut täpsustada. Kui oled enda jaoks juba mõned märksõnad (sõnad või väljendid, mis otsitava infoga seonduvad ja mille abil on võimalik teavet leida) paika pannud, saad kasutada märksõnaotsingut konkreetsete sõnade või sõnakombinatsioonide otsimiseks artiklitest või erinevatelt andmeväljadelt.
Allikat on võimalik otsida autori/autorite (author), teose pealkirja (title), sisuülevaate ehk abstrakti (abstract), töö lühikirjelduse (caption) jms järgi. Vahel on võimalik määrata ka autori kvalifikatsiooni, allika avaldamise kohta ja väljaande tüüpi ning ilmumise ajavahemikku ja keelt. Mõnes andmebaasis (nt JSTOR) on võimalik määrata ka teemavaldkond.
Mõnes andmebaasis (näiteks Google Scholar ja ScienceDirect) on selleks iga tingimuse jaoks eraldi väli (vt pilt 1), aga levinum ja paindlikum on loogikaoperaatoritega otsing, mida saab tavaliselt kasutada ka nendes andmebaasides, kus on otsinguväljad keerulisemate mustrite loomiseks.
Pilt 1. ScienceDirecti liitotsingu eri tüüpi informatsiooni täpsustamise võimalusi.
Kui sa tead, et otsitav materjal peab sisaldama ühte kindlat sõna või fraasi, saad seda eraldi väljal täpsustada. Mitmest sõnast koosneva kirje leidmiseks on võimalik kasutada jutumärke. Enamasti arvestatakse erinevate kirjapiltidega (nt color ja colour) ja kirjavahemärke pole otsingul vaja kasutada. Küsimärk (?) ehk wildcard võimaldab leida erineva kirjapildiga sõnakujusid, näiteks otsingule wom?n tulevad vasteks woman, women, womyn jne. Tärn (*) aitab leida erinevaid sõnavorme (vt pilt 2).
Pilt 2. Märksõna “akadeem*” otsingu tulemused ”Eesti keele seletavast sõnaraamatust” (EKSS).
Loogikaoperaatorite abil saab samuti otsingut hõlbustada.
Mitme sõna või fraasi leidmine: olenevalt andmebaasi liitotsingu võimalustest (võrdle nt ScienceDirect või JSTOR) saad ühel või mitmel eri otsinguväljal märksõnu kombineerida loogikaoperaatoriga “AND” ("JA") (vt pilte 3 ja 4). Otsinguga leitakse kõik vasted, kus esinevad mõlemad võtmesõnad.
Pilt 3. Liitotsing ScienceDirecti andmebaasis loogikaoperaatoriga “AND”, kus märksõnad on ühes otsingukastis.Pilt 4. Liitotsing JSTORi andmebaasis loogikaoperaatoriga “AND”, kus märksõnade jaoks saab otsingukaste lisada.
Ühe või teise kirje leidmine: ühe või teise võtmesõna leidmiseks saad ühel otsinguväljal kasutada loogikaoperaatorit “OR” (“VÕI”) (vt pilt 5) või lisada võtmesõnad eri otsinguväljadele ning valida nende suhte rippmenüüst (vt pilt 6). Otsinguga leitakse kõik vasted, milles esineb vähemalt üks otsitav võtmesõna.
Pilt 5. Liitotsing ScienceDirecti andmebaasis, kasutades samas otsingukastis jutumärke ja loogikaoperaatorit “OR”.Pilt 6. Liitotsing JSTORi andmebaasis, kasutades jutumärke ja loogikaoperaatorit “OR”. Märksõnad on eri otsingukastides.
Kirjete välistamine: kui tead, et mingi märksõna ei tohiks otsitavates allikates leiduda, saad kasutada loogikaoperaatorit “NOT” (“MITTE”) või panna iga ebasobiva märksõna ette miinusmärgi (-) kujul -mittesobivmärksõna (vt nt pilt 7).
Pilt 7. Liitotsing ScienceDirecti andmebaasis, kasutades samas otsingukastis jutumärke ja miinusmärki.
Lähestikku asuvate kirjete otsing: loogikaoperaatori “NEAR” (“LÄHEDAL”) abil on võimalik leida tulemusi, kus otsitav märksõna asub teisest sõnast määratud kaugusel. Näiteks on pildil 8 kujutatud liitotsingut, kus märksõna issues peab asuma kuni viie sõna kaugusel märksõnast social. Märksõnade omavahelisi kaugusi saab mõne andmebaasi liitotsingu rippmenüüst valida.
Pilt 8. Liitotsing andmebaasis JSTOR, kus märksõnad saavad asuda teineteisest kuni viie sõna kaugusel.
Loogikaoperaatoreid on võimalik omavahel seostada ka sulgude abil. Sulud võimaldavad kirjeid kombineerida ja tagavad, et tulemus vastaks otsitule. Näiteks kui tahad leida kahte märksõna, mis ei tohi kindlasti esineda koos kolmandaga, saad kasutada järgnevaid mustreid (vt ka pilte 9 ja 10):
(((märksõna1) AND (märksõna2)) NOT (märksõna3))
märksõna1 märksõna2 -märksõna3
Pildid 9, 10. Kombineeritud liitotsing, kus tahetakse leida allikat, milles on märksõnad social ja issues, kuid ei ole märksõna media.
Sellise otsingumustri saab teha ka siis, kui andmebaasis on eri otsinguväljad, vt nt pilt 11.
Pilt 11. Liitotsing, kus tahetakse leida allikaid, milles on olemas märksõnad social ja issues, kuid ei ole sõna media. Märksõna puudumist märgib loogikaoperaator "NOT", mille saab JSTORi andmebaasis valida rippmenüüst.
TÜ raamatukogu koostatud materjalid: Seiler, Vilve. Infoallikad. Saadaval: https://sisu.ut.ee/infoallikad - Ülevaade infoallikatest
TÜ raamatukogu koostatud materjalid: Seiler, Vilve. Infootsingu põhimõtted. Saadaval: https://sisu.ut.ee/otsing/avaleht - Infootsingu põhimõtted andmebaasides ja Päringu koostamine
TÜ raamatukogu koostatud materjalid: Miil, Kärt. Infootsing internetis. Saadaval: https://sisu.ut.ee/internetgymn/avalehtVaata ka: WorldWideScience.org, teadusandmete repositooriumid (DataDOI jm), digiarhiivid (BASE, OAIster, CORE, DSpace), erialaportaalid, Google Scholar, Google
Academic Writing Advisory Service | Resource Hub | College of Arts and Law. 2015. Saadaval: https://canvas.bham.ac.uk/courses/43683 - Reading Around the Question
Meie uurimuse näide (6/13) Loe uurimusest lähemalt avalehelt. Loe uurimuse eelmist sammu siit.
Allikate otsimise eesmärki kirjeldasime Teema valimises: Eesmärk oli saada ülevaade, mida pealkirjade teemaga seoses täpsemalt uuritud on (mis andmete põhjal on uuritud? mis on olnud uurimuste eesmärk?), kuidas pealkirju uuritud on (mis meetodit on kasutatud?) ja ühtlasi mõtlesime sellele, mida saaksime varasematest uurimustest enda omasse üle kanda (nt meetod).
Paar rühmaliiget olid üheks teiseks artikliks samal teemal allikaid otsinud ja lugenud. Nii nende kui ka täiendavate allikate otsimist alustasime guugeldamisest, kuid see polnud tulemuslik ehk sobivaid leide polnud, misjärel pöördusime usaldusväärsete andmebaaside poole (vt lähemalt Allikate sõelumine: usaldusväärsus). Nendeks olid teadustekste sisaldavad andmebaasid JSTOR, Taylor&Francis, Google Scholar ja Semanticscholar. Alustasime üldisematest märksõnadest, nt title(s), millega ilmnes otsingut üldiselt tõkestav põhiprobleem: tulemusi oli väga palju, sest seda märksõna kasutatakse paljudes artiklites, olenemata teemast. Täiendasime märksõnade loendit ning kombineerisime märksõnu, nagu structure, students, essay titles, good essay title, usage of titles, article titles. Samuti rakendasime tulemuste selekteerimiseks valdkonna ja mõju filtreid. Tulemusi tuli ikka palju, kuid tähelepanu potentsiaalselt sobivate artiklite leidmiseks aitas hoida fookusvaldkond – keeleteadus – ning seatud ajapiirang: leppisime eelnevalt kokku, et igaüks pühendab allikate otsimisele 20 minutit. Mõned allikad leidsime ka artiklites olevatest kasutatud allikate loenditest. Eelnevalt nimetatud andmebaasidest ja lisaks DSpace’ist (nüüd ADA) otsisime ka eestikeelseid artikleid, kasutades märksõnadena pealkirja erinevaid nimi- ja tegusõnalisi vorme.
